from multiprocessing import Pool
import os, time, random

# 模拟一个耗时任务
def long_time_task(name):
    print('开始运行 %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 10)
    end = time.time()
    print('结束运行 %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    # 创建一个进程池，最多可以同时运行3个进程
    # 注意看结果，任务1 2 3 是同时启动的。每执行完一个任务，才会启动下一个任务，最多同时运行3个任务。
    p = Pool(3)

    # 向进程池中添加任务,上面的进程池最多可以同时运行3个进程，但我这里同时给5个任务，所以会等待前面的任务完成，再启动下一个任务。
    for i in range(5):
        taskName='任务'+str(i+1)
        print(f'添加任务{taskName}到进程池')
        # 向进程池中添加任务，apply_async是异步执行，apply是同步执行
        p.apply_async(long_time_task, args=(taskName,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    # 调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
    p.close()
    # 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，
    p.join()

    # 由于上面的 join() 是等待所有子进程执行完毕，所以下面的 print 语句会最后执行。
    print('All subprocesses done.')